비교유전체학의 주요 주제 중 유전자서열을 분류하고 단백질기능을 예측하는 연구가 있으며, 이를 위해 단백질 구조, 공통서열 및 바인딩 위치 예측등의 방법과 함께, 전유전체 서열에서 구해지는 유사도 그래프를 분석해 상동유전자를 검색하는 계산학적인 접근방법이 있다. 유사도그래프를 사용한 방법은 서열에 대한 기존 지식에 의존하지 않는 장점이 있지만 유사도 하한값과 같은 주관적인 임계값이 필요한 단점이 있다. 본 논문에서는 반복적으로 그래프를 분해하는 이전의 방법을 일반화시켜, 유사도 그래프에 기반한 유전자 서열군집분석 방법론과 객관적이고 안정적인 파라미터 임계값 계산 방법을 제안한다. 제시된 방법으로 알려진 미생물 유전체 서 열을 분석하여 이전의 방법인 BAG 알고리즘 결과와 비교했다.
이해하기 쉽고, 병렬 동작을 표현할 수 있으며, 이식성이 좋은 시각 병렬 프로그래밍 환경인 ESTGVP가 설계, 구현된다. 이를 위해, 기존의 상태 전이 그래프를 동기식 혹은 비동기식 병렬 동작을 포함할 수 있도록 확장시킨 확장 상태 전이 그래프(ESTG)가 제안된다. ESTGVP는, 확장 상태 전이 그래프와 텍스트를 병용하고 있으며, 순차 및 병렬 프로그래밍 작업을 이해할 수 있다. Tcl로 설계 구현되어 있으므로, 다양한 운영체제 환경에서 실행할 수 있어 높은 이식성을 가지고 있다. ESTGVP에 있어서, 주 기능은 편집, 변환, 실행으로 구성되어지며, 필요시 C언어와 Tcl 언어로 변환될 수 있으며, 실행은 Tcl을 기반으로 이루어진다.
관계형 데이터베이스가 많은 기업에서 널리 사용되고 있지만, 개체간의 관계를 효과적이고 효율적으로 관리하지는 못하고 있다. 빅데이터를 분석하기 위해서는 다양한 개체간의 관계를 그래프로 표현할 필요가 절실하다. 본 논문에서는 그래프 데이터베이스와 그의 구조를 정의하고, 트랜잭션, 일관성, 가용성, 검색 기능 및 확장 등의 그 특성에 대해 살펴본다. 또한, 그래프 데이터베이스를 적용해야할 분야와 적용하지 말아야 할 분야에 대해 살펴본다.
XML에 대한 질의는 데이타 그래프 내 경로에 대한 질의를 기반으로 하며 그래프 내의 임의의 경로를 표시하기 위해 정규식을 사용한다. 일반적으로 의미있는 질의를 표현하기 위해서는 질의 내에 여러 개의 정규식을 포함하는 경우가 많다. 그럼에도 불구하고 기존의 연구는 주로 단일 정규식으로 이루어진 질의의 최적화 방법을 다루고 있다. 본 논문에서는 데이타 그래프를 탐색하지 않고 다중 정규 경로 질의를 처리할 수 있는 방을 제시한다. 본 논문에서는 다중 정규 경로를 효율적으로 처리하기 위해서 데이타 그래프 상의 임의의 두 노드 사이에 경로가 존재하는지를 직접 알 수 있는 방법인 경로 식별자를 제안하고 경로 식별자를 만드는 방법을 제공한다. 또한 본 논문에서 제안된 방법을 구현하여 그 성능에 대한 결과를 제공한다.
프로그램에 대한 자료흐름분석(data flow analysis)를 수행하기 위해서는 입력된 프로그램에 대응하는 제어흐름그래프(control flow graph)가 필요하다. 본 논문에서는 동기(synchronous)식 절차(imperative)형 언어 중 하나인 Esterel로 작성된 프로그램에 대해서 단순하면서 입력 프로그램의 구조와 흡사한 형태로 표현되는 근사-제어흐름그래프(over-approximated CFG) 생성방법을 제안한다. 제안된 방법을 이용하면 병렬 제어흐름을 표현하는 부분에서 실행 불가능한 경우까지 포함할 수 있다. 그렇지만, 생성방법이 직관적이고, 실제 수행경로를 모두 포함하기 때문에 다른 분석을 수행하는데 매우 적차하다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권9호
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pp.3258-3273
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2021
Malware is a severe threat to the computing system and there's a long history of the battle between malware detection and anti-detection. Most traditional detection methods are based on static analysis with signature matching and dynamic analysis methods that are focused on sensitive behaviors. However, the usual detections have only limited effect when meeting the development of malware, so that the manual update for feature sets is essential. Besides, most of these methods match target samples with the usual feature database, which ignored the characteristics of the sample itself. In this paper, we propose a new malware detection method that could combine the features of a single sample and the general features of malware. Firstly, a structure of Directed Cyclic Graph (DCG) is adopted to extract features from samples. Then the sensitivity of each API call is computed with Markov Chain. Afterward, the graph is merged with the chain to get the final features. Finally, the detectors based on machine learning or deep learning are devised for identification. To evaluate the effect and robustness of our approach, several experiments were adopted. The results showed that the proposed method had a good performance in most tests, and the approach also had stability with the development and growth of malware.
대규모 링크드 데이터에 어떻게 지식을 임베딩하고, 엔티티 매칭을 위해 어떻게 신경망 모델을 적용할 것인가에 대한 연구는 상대적으로 많이 부족한 상황이다. 이에 대한 가장 근본적인 문제는 서로 다른 레이블이 어휘 이질성을 초래한다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 어휘 이질성 문제를 해결하기 위해 재정렬 구조를 결합한 확장된 GCN(Graph Convolutional Network) 모델을 제안한다. 제안된 모델은 기존 임베디드 기반 MTransE 및 BootEA 모델과 비교하여 각각 53% 및 40% 성능이 향상되었으며, GCN 기반 RDGCN 모델과 비교하여 성능이 5.1% 향상되었다.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제11권3호
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pp.43-57
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2023
Government codes are created and utilized to streamline and standardize government administrative procedures. They are generally employed in government information systems. Because they are included in open datasets of public data, users must be able to understand them. However, information that can be used to comprehend administrative code is lost during the process of releasing data in the government system, making it difficult for data consumers to grasp the code and limiting the connection or convergence of different datasets that use the same code.This study proposes a way to employ the administrative code produced by the Korean government as a standard in a public data environment on a regular basis. Because consumers of public data are barred from accessing government systems, a means of universal access to administrative code is required. An ontology model is used to represent the administrative code's data structure and meaning, and the full administrative code is built as a knowledge graph. The knowledge graph thus created is used to assess the accuracy and connection of administrative codes in public data. The method proposed in this study has the potential to increase the quality of coded information in public data as well as data connectivity.
하천제방 건전도 평가는 하천설계기준 해설(KWRA, 2009) 및 구조물기초 설계기준과 그 해설서(MLTM, 2014와 KGS, 2009) 등 관련 기준 및 기준 해설서에 따라 수위조건 별 기초지반 및 제체를 통한 파이핑 안전성과 제내지 및 제외지 비탈면의 활동안전성 평가를 통해 수행된다. 이때 수위파형은 하천제방 건전도 평가 시 가장 중요한 수위조건 입력자료이나, 국가기준에서 합리적인 결정방법을 제시하지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 합리적인 수위파형 결정방법 제안을 위하여 평수위 상승, 홍수위 지속, 수위강하, 홍수빈도 등 수위파형 구성인자 변화에 따른 배수통문 설치 제방의 건전도 평가를 수행하였다. 평가결과, 문산배수통문 설치 제방의 설계수위파형은 최대 57 시간 이상의 평수위상승시간 및 53 시간 이상의 홍수위지속시간 등을 반영하여 설정하여야 할 것으로 평가되었다.
3차원 건물을 모델링하기 위해 항공영상 또는 라이다 데이터를 이용하여 건물 외곽선 추출이나 지붕을 구성하는 패치를 추출하는 단계를 거친다. 이러한 3차원 정보를 자동으로 획득하는 알고리즘 개발과 같은 효과적인 정보의 획득에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으나, 추후 추출된 정보의 활용이나 유지관리에 대한 연구는 미흡한 상태이다. 본 연구는 3차원 정보를 얻었다는 가정 하에 건물의 형태에 따른 검색을 위한 연구이다. 이를 위하여 벽면, 분할 지붕면, 바닥과 같은 건물의 구성체를 노드(node)로 표현하고 이들의 인접성 관계를 그래프 구조로 객체의 형태를 정의하는 토폴로지 설계 방법을 제안하였다. 제안된 방법에 의해 생성된 토폴로지를 건물 그래프 데이터베이스에 저장하고, 토폴로지 정보를 이용한 패턴매칭을 수행하여 건물을 검색한 결과의 분석을 통해 제안된 객체 토폴로지 설계방법의 효용성을 입증하였다. 그래프 구조의 토폴로지를 기반으로 건물을 검색할 수 있었으며, 검색 조건을 부여하여 건물의 유사 정도를 조절하며 검색할 수 있었다. 또한 축척 및 회전에 불변한 객체의 형태묘사 방법으로 사용될 수 있다고 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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